DATENQUALITÄT ALS ERFOLGSFAKTOR FÜR TRANSFORMATION UND REGULATORIK
Steigende regulatorische Anforderungen, komplexe Datenlandschaften sowie Initiativen rund um Datenplattformen, KI und Digitalisierung erhöhen die Anforderungen an die Datenqualität erheblich.
Gleichzeitig verfügen viele Institute bereits über umfangreiche Datenbestände, deren Qualität jedoch häufig nur punktuell überprüft wird. Inkonsistenzen, Dubletten oder unvollständige Datensätze führen zu erhöhtem manuellem Aufwand, Projektverzögerungen und erschweren fundierte Entscheidungen.
Mit Aperi DQ bietet BlackBoar einen flexiblen Ansatz zur systematischen Analyse, Bewertung und kontinuierlichen Verbesserung der Datenqualität. Dabei können Daten an beliebigen Stellen der Datenlandschaft automatisiert geprüft, analysiert und überwacht werden.
Dabei können Daten an beliebigen Stellen der Datenlandschaft automatisiert geprüft, analysiert und überwacht werden.
Unser Ansatz
Datenqualität gezielt analysieren und nachhaltig verbessern
Ziel ist nicht die isolierte Prüfung einzelner Datensätze, sondern der Aufbau eines nachvollziehbaren und wiederverwendbaren Datenqualitätsmanagements.
Aperi DQ ermöglicht die automatisierte Überprüfung definierter Business Rules entlang der gesamten Datenpipeline – unabhängig davon, ob Daten in Vorsystemen, Integrationsschichten oder zentralen Datenplattformen vorliegen.
Dabei werden Datenqualitätsprobleme systematisch erkannt, nach Fehlerbildern gruppiert und für Fachbereiche transparent aufbereitet. Optional unterstützt Aperi DQ zusätzlich eine grafische Visualisierung der Ergebnisse in bestehenden BI-Lösungen.
Die Lösung lässt sich flexibel in bestehende Systemlandschaften integrieren und unterstützt sowohl einmalige Analysen als auch kontinuierliche Überwachungsprozesse.
Mögliche Einsatzszenarien
Flexibel einsetzbar – vom einmaligen Data Cleanup bis zum kontinuierlichen Monitoring
Je nach Ausgangssituation kann Aperi DQ unterschiedlich eingesetzt werden.
Einmalige Datenqualitätsanalyse
Vor größeren Vorhaben oder bei bekannten Qualitätsproblemen ermöglicht Aperi DQ eine strukturierte Bestandsaufnahme der vorhandenen Datenqualität.
Dabei werden fehlerhafte Datensätze identifiziert, nach Fehlerarten gruppiert und konkrete Handlungsfelder für Bereinigungsmaßnahmen transparent aufgezeigt.
Data Cleanup vor Transformationsinitiativen
Vor Migrationen, Datenharmonisierungen oder der Einführung neuer Datenplattformen ist eine hohe Datenqualität entscheidend.
Aperi DQ unterstützt beispielsweise vor
durch eine systematische Identifikation und Priorisierung bestehender Datenqualitätsprobleme.
Projektbegleitende Datenqualitätsprüfung
Während laufender Transformationsprojekte können definierte Qualitätsregeln regelmäßig ausgeführt werden.
Neue Fehlerbilder werden frühzeitig erkannt und können bereits während der Projektlaufzeit behoben werden.
Kontinuierliches Datenqualitätsmonitoring
Nach erfolgreicher Implementierung kann Aperi DQ als dauerhafte Kontrollinstanz betrieben werden.
Automatisierte Prüfungen liefern regelmäßig Transparenz über die Datenqualität, unterstützen Fachbereiche bei der Analyse von Fehlerbildern und schaffen eine belastbare Grundlage für kontinuierliche Verbesserungen.
Nutzen
Mehr Transparenz und höhere Datenqualität
Fachlicher Austausch
Praxisnahe Workshops und Erfahrungsaustausch
Wir unterstützen unsere Kunden regelmäßig bei der Analyse ihrer Datenqualität sowie bei der Konzeption nachhaltiger Datenqualitätsprozesse.
Gemeinsam identifizieren wir geeignete Einsatzszenarien, definieren Business Rules und entwickeln einen pragmatischen Einstieg – vom Pilot bis zum produktiven Regelbetrieb.
Kontakt
Austausch und weitere Informationen
Sie möchten die Datenqualität Ihres Unternehmens systematisch verbessern oder planen aktuell eine Migration, Datenplattform oder KI-Initiative?
Unser Experte für Datenqualitäts-Themen, Dr. Florian Pranger, freut sich auf den Austausch.
florian.pranger@black-boar.com
